四步驟交通需求預(yù)測(cè)模型概述與出行生成預(yù)測(cè)ppt課件
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交通規(guī)劃理論與方法(4)—— “四階段”交通需求預(yù)測(cè)模型,,交通工程本科課程,1,“四階段”交通需求預(yù)測(cè)模型,,,出行生成(Trip Production),,,出行分布(Trip Distribution),方式劃分(Mode Split),,交通分配(Traffic Assignment),2,“四階段”模型發(fā)展背景,從20世紀(jì)50年代,歐美發(fā)達(dá)國(guó)家為了滿足大規(guī)模城市道路交通規(guī)劃及其建設(shè)需要,開始研究城市交通需求預(yù)測(cè)技術(shù) 20世紀(jì)70年代初形成了具有代表性的“四階段”城市交通規(guī)劃需求預(yù)測(cè)技術(shù) “四步驟”方法在當(dāng)時(shí)的歐美一些城市的交通規(guī)劃實(shí)踐中發(fā)揮了重要作用,例如底特律、芝加哥交通規(guī)劃,3,“四階段”模型內(nèi)容描述(1),出行生成(Trip Production) 根據(jù)交通小區(qū)的經(jīng)濟(jì)、人口、就業(yè)崗位等屬性特征,將社會(huì)活動(dòng)引發(fā)的交通需求量化為交通小區(qū)的交通出行生成量,包括出行產(chǎn)生和出行吸引兩部分,分別進(jìn)行遠(yuǎn)期預(yù)測(cè),出行生成,出行分布,方式劃分,交通分配,,,,4,“四階段”模型內(nèi)容描述(2),出行分布(Trip Distribution) 對(duì)每個(gè)交通小區(qū),它所產(chǎn)生的這些出行量究竟到那個(gè)分區(qū)去了?它所吸引的這些出行量又究竟來(lái)自哪里?出行分布也就是要預(yù)測(cè)未來(lái)規(guī)劃年各個(gè)分區(qū)之間出行的交換量,出行生成,出行分布,方式劃分,交通分配,,,,5,“四階段”模型內(nèi)容描述(3),方式劃分(Mode Split) 方式劃分階段目的在于考察未來(lái)城市活動(dòng)中產(chǎn)生和吸引的交通運(yùn)輸需求對(duì)各種交通方式的可能利用情況,即預(yù)測(cè)各種交通方式上的交通量分擔(dān)率,出行生成,出行分布,方式劃分,交通分配,,,,6,“四階段”模型內(nèi)容描述(4),交通分配(Traffic Assignment) 將各交通小區(qū)之間出行分布量分配到交通網(wǎng)絡(luò)的各條邊上去的過(guò)程,預(yù)測(cè)交通需求PA分布各組成部分流量具體在道路交通網(wǎng)絡(luò)上的交通流量,出行生成,出行分布,方式劃分,交通分配,,,,7,“四階段”模型功能說(shuō)明,“四階段”模型用于進(jìn)行交通需求預(yù)測(cè),以用地和社會(huì)經(jīng)濟(jì)等相關(guān)數(shù)據(jù)作為輸入,通過(guò)“四階段”模型進(jìn)行處理,得到未來(lái)年每個(gè)路段的交通流量數(shù)據(jù),以預(yù)測(cè)的未來(lái)年路段交通流量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行新建道路或者道路拓寬等交通設(shè)施建設(shè)依據(jù),8,“四階段”模型實(shí)際運(yùn)用過(guò)程描述,交通小區(qū),現(xiàn)狀分布,預(yù)測(cè)分布,交通分配,,,,9,1 出行生成預(yù)測(cè):相關(guān)基本概念,出行相關(guān)的基本概念 (1)出行分類 按出行端點(diǎn)屬性 由家出行——一個(gè)端點(diǎn)是家庭的出行,既可以是起點(diǎn),也可以是訖點(diǎn); 非由家出行——起、迄點(diǎn)都不是家庭的出行 按出行目的 工作、上學(xué)、購(gòu)物、娛樂,10,1 出行生成預(yù)測(cè):相關(guān)基本概念,(2)出行產(chǎn)生點(diǎn)和吸引點(diǎn) 出行產(chǎn)生點(diǎn):由家出行,家庭端點(diǎn)就是該次出行的產(chǎn)生點(diǎn);非由家出行或貨物出行,那么其起點(diǎn)就是該次出行產(chǎn)生點(diǎn) 出行吸引點(diǎn):由家出行,非家庭端點(diǎn)是它的吸引點(diǎn);非由家出行或貨物出行,訖點(diǎn)就是其吸引點(diǎn) 起訖點(diǎn)與產(chǎn)生吸引點(diǎn)的區(qū)別,A,B,C,11,1 出行生成預(yù)測(cè):相關(guān)基本概念,(3)區(qū)分出行產(chǎn)生點(diǎn)、吸引點(diǎn)與出行起訖點(diǎn)的意義 由于一個(gè)交通小區(qū)的交通出行發(fā)生量主要是由這個(gè)小區(qū)的土地利用形態(tài)決定的,而起訖點(diǎn)的概念與用地形態(tài)沒有關(guān)系 例如:居住用地,其既可以是出行的起點(diǎn)(去上班),也可以是出行的訖點(diǎn)(下班回家) 從起訖點(diǎn)的概念出發(fā),無(wú)法由交通小區(qū)未來(lái)的用地模式預(yù)測(cè)該小區(qū)的交通出行發(fā)生量,12,1 出行生成預(yù)測(cè):相關(guān)基本概念,(4)出行生成的兩種量化表達(dá) 出行產(chǎn)生量(Trip Generation) 單位時(shí)間內(nèi)某一個(gè)交通小區(qū)的出行產(chǎn)生量等于家庭端點(diǎn)在這個(gè)分區(qū)的由家出行數(shù),與起點(diǎn)在這個(gè)分區(qū)的非由家出行和貨物出行的出行數(shù)之和 出行吸引量(Trip Attraction) 單位時(shí)間內(nèi)某一個(gè)交通小區(qū)的出行吸引量等于非家庭端點(diǎn)在這個(gè)分區(qū)的由家出行數(shù),與終點(diǎn)在這個(gè)分區(qū)的非由家出行數(shù)和貨物出行數(shù)之和,13,1 出行生成預(yù)測(cè):相關(guān)基本概念,(4)出行生成的兩種量化表達(dá) [例題]:分析圖中交通小區(qū)的產(chǎn)生量、吸引量 和生成量,14,1 出行生成預(yù)測(cè):出行產(chǎn)生量預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)方法 (1)類型分析法 (2)回歸分析法 (3)增長(zhǎng)率法 較為粗糙,在相關(guān)數(shù)據(jù)很難獲取情況下使用,15,1 出行生成預(yù)測(cè):出行產(chǎn)生量預(yù)測(cè),類型分析法 (1)方法描述 類型分析法是以家庭為分析單位的,根據(jù)對(duì)出行起決定作用的一些因素將整個(gè)對(duì)象區(qū)域的家庭劃分成若干類型,分別預(yù)測(cè)每種類型家庭的出行產(chǎn)生量后再加總匯合成研究區(qū)域內(nèi)總的出行產(chǎn)生量 (2)假設(shè)前提 在同一類型的家庭中,由于主要出行因素相同,各家庭的出行次數(shù)基本相等,將各類家庭單位時(shí)間內(nèi)的平均出行次數(shù)稱作“出行率” 假定各類家庭的出行率一直到規(guī)劃年都是不變的,16,1 出行生成預(yù)測(cè):出行產(chǎn)生量預(yù)測(cè),類型分析法 (3)家庭類型劃分 經(jīng)分析發(fā)現(xiàn),一個(gè)家庭有三大特性對(duì)其出行產(chǎn)生量起主要決定作用: 人口(指6歲以上者):人口越多,出行次數(shù)越大 收入:收入越多,越愛購(gòu)物和消費(fèi),出行次數(shù)也越多 車輛擁有量:車輛擁有量越大,出行越方便,出行的可能性越大,17,1 出行生成預(yù)測(cè):出行產(chǎn)生量預(yù)測(cè),類型分析法 (3)家庭類型劃分 [案例]:英國(guó)倫敦1963年交通規(guī)劃家庭類型劃分 1)年收入(英鎊)劃分為6級(jí),18,1 出行生成預(yù)測(cè):出行產(chǎn)生量預(yù)測(cè),類型分析法 (3)家庭類型劃分 [案例]:英國(guó)倫敦1963年交通規(guī)劃家庭類型劃分 2)家庭就業(yè)構(gòu)成分為6類 無(wú)就業(yè)者:1人 無(wú)就業(yè)者:1人 就業(yè)人1,無(wú)業(yè)人≤1 就業(yè)人1,無(wú)業(yè)人≥2 就業(yè)人2,無(wú)業(yè)人≤1 就業(yè)人2,無(wú)業(yè)人≥2,19,1 出行生成預(yù)測(cè):出行產(chǎn)生量預(yù)測(cè),類型分析法 (3)家庭類型劃分 [案例]:英國(guó)倫敦1963年交通規(guī)劃家庭類型劃分 3)擁有車輛數(shù)劃分為3類 0輛,1輛,≥2輛 根據(jù)以上劃分可以看出,倫敦1963年規(guī)劃把家庭劃分為663=108類,20,1 出行生成預(yù)測(cè):出行產(chǎn)生量預(yù)測(cè),類型分析法 (4)模型 式中:Pi——分區(qū)i規(guī)劃年單位時(shí)間出行產(chǎn)生量 as——全市現(xiàn)年第s類家庭的出行率 Nsi——第i分區(qū)規(guī)劃年第s類家庭的數(shù)目 Ni——第i分區(qū)規(guī)劃年各類家庭的總數(shù)目 γsi——第i分區(qū)規(guī)劃年第s類家庭的比例,21,1 出行生成預(yù)測(cè):出行產(chǎn)生量預(yù)測(cè),類型分析法 (5)工作步驟 1)家庭分類:將整個(gè)對(duì)象區(qū)域的家庭根據(jù)其特性(人口、收入、車輛擁有量等)分成若干類 2)確定出行率as:從調(diào)查樣本中統(tǒng)計(jì)出各類家庭每個(gè)單位時(shí)間的出行數(shù),可采用“分層隨機(jī)抽樣”法; as是不分分區(qū)的,全市統(tǒng)一的 3)計(jì)算家庭數(shù)目預(yù)測(cè)值Nsi:一般是由概率分布模型計(jì)算出每一分區(qū)中不同類型家庭的比例γsi;再求出分區(qū)i中的家庭數(shù)的預(yù)測(cè)值Ni;Nsi = Ni γsi,22,1 出行生成預(yù)測(cè):出行產(chǎn)生量預(yù)測(cè),類型分析法 [例題] 我國(guó)某城市的交通規(guī)劃將家庭分作333=27類,出行率as如表所示,某分區(qū)各類家庭的比例如表括號(hào)中的數(shù)值γsi,預(yù)測(cè)該分區(qū)未來(lái)規(guī)劃年份將有8000戶居民,用類型分析法求該分區(qū)的出行產(chǎn)生量的預(yù)測(cè)值Pi,,23,1 出行生成預(yù)測(cè):出行產(chǎn)生量預(yù)測(cè),類型分析法 [例題] 解:由題設(shè)知預(yù)測(cè)未來(lái)家庭總數(shù)Ni=8000,由類型分析法模型得 例完,24,1 出行生成預(yù)測(cè):出行產(chǎn)生量預(yù)測(cè),類型分析法 (6)方法總結(jié) 1)運(yùn)用類型分析模型的關(guān)鍵前提是:假定未來(lái)規(guī)劃年各類家庭出行率as與現(xiàn)在出行率相比基本不變 2)該方法預(yù)測(cè)出來(lái)的產(chǎn)生量其實(shí)沒有包括非由家出行和貨物出行這兩部分,預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)不全面 3)為保證模型具有一定的精度,在計(jì)算各類家庭的平均出行率時(shí)應(yīng)該抽取足夠多的家庭樣本 4)現(xiàn)在在國(guó)外的交通規(guī)劃理論中,對(duì)于城市交通提出一種更為細(xì)致的分類分析模型,即分出行目的的類型分析模型,25,1 出行生成預(yù)測(cè):出行產(chǎn)生量預(yù)測(cè),類型分析法 分出行目的的類型分析模型 其中:Pi——分區(qū)i出行產(chǎn)生量 ——分區(qū)i目的為m出行產(chǎn)生量 ——第s類家庭目的為m的出行率 Nsi——規(guī)劃年分區(qū)i中第s類家庭數(shù)目的預(yù)測(cè)值,26,1 出行生成預(yù)測(cè):出行產(chǎn)生量預(yù)測(cè),回歸分析法 (1)方法描述 一個(gè)交通小區(qū)的出行產(chǎn)生量與多個(gè)因素有密切因果關(guān)系,主要有城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、分區(qū)的居民數(shù)、平均收入、平均車輛擁有量、其中各類職業(yè)的人口數(shù)、分區(qū)距市中心的距離、非住宅用地面積等,通過(guò)建立出行產(chǎn)生量與這些相關(guān)因素之間的函數(shù)關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè) [注]:該方法還用于其他領(lǐng)域的預(yù)測(cè)問題,有成熟的軟件輔助計(jì)算(Matlab),27,1 出行生成預(yù)測(cè):出行產(chǎn)生量預(yù)測(cè),回歸分析法 (2)模型 Pi=b0+b1X 1+b2X 2+…+bnX n+ ε ? 式中:Pi——是某分區(qū)的出行產(chǎn)生量 bk——是待定的系數(shù)(偏回歸系數(shù)) Xk——是被選出的自變量,例如收入 ε——?dú)埐铐?xiàng),是一個(gè)隨機(jī)變量,表示其它影響因素對(duì)產(chǎn)生量的綜合作用,28,1 出行生成預(yù)測(cè):出行產(chǎn)生量預(yù)測(cè),回歸分析法 (3)參數(shù)標(biāo)定 P=XB X’P=(X’X)B 其中可以證明: 當(dāng)各變量Xi線性無(wú)關(guān)時(shí),矩陣(X’X)可逆,29,1 出行生成預(yù)測(cè):出行產(chǎn)生量預(yù)測(cè),回歸分析法 (4)模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 1)顯著性檢驗(yàn) 檢驗(yàn)自變量對(duì)因變量(我們這里的因變量就是“出行產(chǎn)生量”)的顯著水平(影響程度)。殘方差、擬合度、R值、F值 2)相關(guān)性檢驗(yàn) 計(jì)算相關(guān)矩陣,剔出相關(guān)變量,確保矩陣(X’X)可逆,30,1 出行生成預(yù)測(cè):出行產(chǎn)生量預(yù)測(cè),回歸分析法 (5)模型說(shuō)明 1)假定未來(lái)年的出行產(chǎn)生量P與各因素(自變量)的關(guān)系(這些關(guān)系由回歸系數(shù)bk(k=1,…,n)表現(xiàn)出來(lái))與現(xiàn)年相同,這樣才能把由現(xiàn)年樣本數(shù)據(jù)標(biāo)定出來(lái)的回歸系數(shù)用于預(yù)測(cè)未來(lái)規(guī)劃年的產(chǎn)生量 2)應(yīng)用回歸模型要有一個(gè)基本條件:模型中各自變量的規(guī)劃年預(yù)測(cè)值要容易求得,它們應(yīng)該由別的可靠性較高的預(yù)測(cè)模型求得,31,1 出行生成預(yù)測(cè):出行吸引量預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)方法 1)原單位法 通常以就業(yè)崗位或用地面積為分析單位,即個(gè)人原單位法或面積原單位法,吸引率單位分別為人次/日.崗位和人次/日.萬(wàn)平米 2)回歸分析法:多用于貨物吸引量預(yù)測(cè) 3)增長(zhǎng)率法:較為粗糙,32,1 出行生成預(yù)測(cè):出行吸引量預(yù)測(cè),原單位法 (1)模型 式中,Bi——分區(qū)i的理論吸引量 dik——分區(qū)i的第k類崗位數(shù)或第k類用地的面積 wik——分區(qū)i每個(gè)第k類崗位或第k類用地的單位面積的單位時(shí)間平均出行吸引量,即“吸引率”,33,1 出行生成預(yù)測(cè):出行吸引量預(yù)測(cè),原單位法:建設(shè)部規(guī)范參考指標(biāo)情況,34,1 出行生成預(yù)測(cè):出行吸引量預(yù)測(cè),原單位法 (2)實(shí)際吸引量修正 理論吸引量公式中的各類崗位的吸引率wik是統(tǒng)計(jì)出來(lái)的,可能導(dǎo)致Bi出現(xiàn)誤差,使總吸引量不等于總產(chǎn)生量。修正后實(shí)際吸引量為: 其中,Pj——分區(qū)的產(chǎn)生量,35,1 出行生成預(yù)測(cè):出行吸引量預(yù)測(cè),原單位法: [例題] 上海金茂大廈交通影響分析辦公功能吸引量計(jì)算 開發(fā)基礎(chǔ)資料:辦公樓建筑面積為122871平米;辦公樓租售率,98年底確定為30~40%,取為35%,預(yù)測(cè)99年底將達(dá)70% 出行吸引特征數(shù)據(jù):根據(jù)上海市綜合調(diào)查,每崗位所需的辦公樓面積,一般為15平米/人 ;每崗位吸引的人次,為2.31人次;每平方米辦公建筑面積所吸引的出行人次為0.13人次/ 平米 試根據(jù)98年相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)金茂大廈99年底辦公吸引量,36,1 出行生成預(yù)測(cè):出行吸引量預(yù)測(cè),原單位法: [例題解析] 1)崗位數(shù)預(yù)測(cè) 每日出行總?cè)舜危絒(AmL)/Bm]Rm Am:辦公樓建筑面積,為122871平米 L:辦公樓租售率,98年底取35%,99年底70% Bm:每崗位所需的辦公樓面積,一般取15平米/人 Rm:每崗位吸引的人次,為2.31人次 預(yù)測(cè)結(jié)果:99年底,吸引總?cè)舜危絒(12287170%) /15]2.31=13246人次/日,37,1 出行生成預(yù)測(cè):出行吸引量預(yù)測(cè),原單位法: [例題解析] 2) 建筑面積預(yù)測(cè) 每日出行總?cè)舜危?AmL)rm Am:辦公樓建筑面積,為122871平米 rm:每平方米辦公建筑面積所吸引的出行人次,為0.13人次/ 平米 預(yù)測(cè)結(jié)果:99年底,辦公吸引總?cè)舜危?[(12287170%) ]0.13=11181人次/日 根據(jù)兩種預(yù)測(cè)方法結(jié)果相差不大,取平均值為12214人次/日,38,1 出行生成預(yù)測(cè):出行吸引量預(yù)測(cè),原單位法 (3)工作步驟總結(jié) 第一步:將全市用地分類,例如商業(yè)、服務(wù)業(yè)、學(xué)校、制造業(yè)、辦公樓等,預(yù)測(cè)規(guī)劃年各分區(qū)中各類用地的面積或崗位數(shù)dik 第二步:估算分區(qū)i第k類用地的單位面積或單位崗位的吸引率wik(是現(xiàn)狀值,假定不隨時(shí)間變化) 第三步:計(jì)算理論吸引量Bi 第四步:計(jì)算全市理論吸引量之和,并將之與總產(chǎn)生量比較,若相差超過(guò)3%,修正吸引量,39,謝 謝!,交通運(yùn)輸學(xué)院,40,- 1.請(qǐng)仔細(xì)閱讀文檔,確保文檔完整性,對(duì)于不預(yù)覽、不比對(duì)內(nèi)容而直接下載帶來(lái)的問題本站不予受理。
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